Differential impact of adherence on long-term treatment response among naive HIV-infected individuals
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To examine the long-term impact of adherence on virologic, immunologic, and dual response stratified by type of HAART regimen in treatment-naive patients starting HAART in British Columbia, Canada; and to assess the degree of virologic and immunologic response associated with emergence of drug resistance, progression to AIDS, and mortality. METHODS: Eligible participants initiated HAART between 1 January 2000 and 30 November 2004, were followed until 30 November 2005, and had at least 2 years of follow-up. Virologic and immunologic responses were dichotomized at their median values. Virologic response was defined as at least 65% of follow-up time with plasma viral load (pVL) of less than 50 copies/ml. Immunologic response was defined as a CD4 cell count increase of at least 145 cells/microl. Adherence measures were based on prescription refill compliance. Proportional odds models and logistic regression were used to address our objectives. RESULTS: The distribution of patient responses was 394 (44.9%) for CD4+/pVL+ (best), 350 (39.9%) for CD4-/pVL+ or CD4+/pVL- (incomplete), and 134 (15.3%) for CD4-/pVL- (worst). We found a positive correlation between adherence and virologic and immunologic responses (P < 0.01). Having worst compared with best response (reference group) was associated with higher odds of mortality (odds ratio: 6.09; 95% confidence interval: 2.57-14.42) and emergence of drug resistance (odds ratio: 10.56; 95% confidence interval: 5.93-18.81) even after adjusting for adherence and HAART regimen. CONCLUSION: Patients not attaining the best virologic and immunologic responses are at a high risk for emergence of drug resistance and mortality, and these responses are highly dependent on the adherence level and initial HAART regimen. Patients on protease inhibitor-single did worse no matter the adherence level.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».